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MAE预训练Vision Transformer模型的图像处理能力

Vision Transformer (ViT)模型采用MAE方法预训练,通过随机遮蔽75%图像块实现自监督学习。该模型能有效捕捉图像内在表示,适用于图像分类等多种计算机视觉任务。研究人员可利用其预训练编码器提取特征或进行微调,以满足特定应用需求。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱,支持自监督学习和Transformer模型
EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习
EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱,专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务,包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口,并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练,利用DALI优化数据处理,使用TorchAccelerator和fp16加速训练,并通过PAI-Blade优化推理性能。
convnextv2_large.fcmae - 用于图像特征提取的自监督卷积模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
ConvNeXt-V2是一种运用全卷积掩码自动编码器框架进行预训练的自监督特征表示模型,适用于微调和特征提取。模型适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,具备较高的参数和计算效率,可在ImageNet-1k等大规模数据集上展现出色表现。通过timm库加载,模型提供了处理多种图像任务的灵活性与精确度,是计算机视觉领域的重要工具。
big_vision - 基于Jax/Flax的大规模视觉模型训练框架
GithubJaxbig vision开源项目模型训练深度学习计算机视觉
Big Vision是一个用于训练大规模视觉模型的开源代码库。它基于Jax/Flax构建,支持在Cloud TPU VM和GPU上运行。该项目采用tf.data和TensorFlow Datasets实现高效的数据处理,可无缝扩展至2048个TPU核心的分布式环境。Big Vision涵盖了视觉Transformer、多模态学习、知识蒸馏等多个研究方向,为大规模视觉实验提供了可靠的基础。
VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型
GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型
此页面介绍VILA模型,一种用于多模态研究的视觉语言模型,通过大规模图文数据预训练,提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习,并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化,模型适用于Jetson Orin等边缘设备,兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者,支持Linux系统,具备出色的指令跟随和视觉推理能力。
MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架,可处理12种不同模态的数据,包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法,支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现,为多模态AI研究提供了有力支持。
HuatuoGPT-Vision - 大规模医疗视觉知识赋能多模态语言模型
GithubHuatuoGPT-VisionPubMedVision医学VQA数据集医学视觉知识多模态大语言模型开源项目
HuatuoGPT-Vision项目致力于增强多模态语言模型的医疗视觉理解能力。该项目推出了包含130万高质量医疗视觉问答对的PubMedVision数据集,显著提升了模型在医疗领域的多模态表现。研究团队基于此开发了HuatuoGPT-Vision-7B和34B两个版本的医疗多模态语言模型,在多项医疗视觉问答基准测试中均取得了优异成绩。这一项目不仅为医疗人工智能领域提供了宝贵的数据资源和先进模型,还有望推动医疗影像分析和诊断技术的进步。
PyTorch-VAE - PyTorch中多种变分自编码器的实现与训练示例
GithubPyTorchPyTorch VAE变分自编码器图像生成开源项目深度学习
PyTorch-VAE项目实现了多种变分自编码器(VAE),专注于结果的可重复性,包括从Vanilla VAE到VQ-VAE的众多模型。所有模型都在CelebA数据集上训练,确保一致的对比结果。代码简洁易用,支持PyTorch和PyTorch Lightning,适合研究人员和开发者快速构建、调试和优化VAE模型。
VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法
GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练
VILA是一种新型视觉语言模型,采用大规模交错图像-文本数据预训练,增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架,VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色,并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源,包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。
aimet - 深度学习模型优化的量化与压缩工具
AIMETGithubPyTorch开源项目模型压缩模型量化深度学习
AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 提供先进的模型量化和压缩技术,专注于优化已训练的神经网络模型。其主要功能包括跨层均衡、偏差校正、自适应舍入和量化感知训练,显著提升模型运行性能,降低计算和内存要求,并保持任务精度。AIMET 兼容 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 模型,通过 AIMET Model Zoo 提供优化的8位推理神经网络模型。同时,AIMET 支持空间SVD和通道剪枝等压缩技术,并提供可视化工具检查模型量化和压缩效果。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
CVNets是一个计算机视觉库,支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型,包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强,支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型,并增强了蒸馏功能。
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